MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113011564 · doi:10.3168/jds.2020-19428

Effect of kernel processing and particle size of whole-plant corn silage with vitreous endosperm on dairy cow performance

2020· article· en· W3113011564 sur OpenAlexaff
G.G.S. Salvati, Willian Pereira dos Santos, J.M. Silveira, Viviane Carnaval Gritti, B.A.V. Arthur, Pedro Augusto Ribeiro Salvo, Leticia Castelione Fachin, A.P. Ribeiro, Nilson Nunes Morais Júnior, L.F. Ferraretto, João Luiz Pratti Daniel, K. A. Beauchemin, Flávio Augusto Portela Santos, Luiz Gustavo Nussio

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésSilageDry matterSoybean mealEndospermStarchNeutral Detergent FiberFood scienceChemistryForageDairy cattleAgronomyAnimal scienceBiologyRaw materialBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kernel processing and theoretical length of cut (TLOC) of whole-plant corn silage (WPCS) can affect feed intake, digestibility, and performance of dairy cows. The objective of this study was to evaluate for lactating dairy cows the effects of kernel processing and TLOC of WPCS with vitreous endosperm. The treatments were a pull-type forage harvester without kernel processor set for a 6-mm TLOC (PT6) and a self-propelled forage harvester with kernel processor set for a 6-mm TLOC (SP6), 12-mm TLOC (SP12), and 18-mm TLOC (SP18). Processing scores of the WPCS were 32.1% (PT6), 53.9% (SP6), 49.0% (SP12), and 40.1% (SP18). Twenty-four Holstein cows (139 ± 63 d in milk) were blocked and assigned to six 4 × 4 Latin squares with 24-d periods (18 d of adaptation). Diets were formulated to contain 48.5% WPCS, 15.5% citrus pulp, 15.0% dry ground corn, 9.5% soybean meal, 6.8% low rumen degradability soybean meal, 1.8% calcium soap of palm fatty acids (FA), 1.7% mineral and vitamin mix, and 1% urea (dry matter basis). Nutrient composition of the diets (% of dry matter) was 16.5% crude protein, 28.9% neutral detergent fiber, and 25.4% starch. Three orthogonal contrasts were used to compare treatments: effect of kernel processing (PT6 vs. SP6) and effect of TLOC (particle size; SP6 vs. SP12 and SP12 vs. SP18). Cows fed SP6 produced 1.2 kg/d greater milk yield with no changes in dry matter intake, resulting in greater feed efficiency compared with PT6. Cows fed SP6 also produced more milk protein (+36 g/d), lactose (+61 g/d), and total solids (+94 g/d) than cows fed PT6. The mechanism for increased yield of milk and milk components involved greater kernel fragmentation, starch digestibility, and glucose availability for lactose synthesis by the mammary gland. However, cows fed SP6 had lower chewing time and tended to have greater levels of serum amyloid A compared with PT6. Milk yield was similar for SP6 and SP12, but SP12 cows tended to have less serum amyloid A with greater chewing time. Cows fed SP18 had lower total-tract starch digestibility and tended to have lower plasma glucose and produce less milk compared with cows fed SP12. Compared with PT6, feeding SP6 raised linear odd-chain FA concentration in milk. Similarly, a reduction of these same FA occurred for SP12 compared with SP6. Cows fed SP6 had greater proportion of milk C14:1 and C16:1 compared with PT6 and SP12. Lesser trans C18:1 followed by greater C18:0 concentrations were observed for SP12 and PT6 compared with SP6, which is an indication of more complete biohydrogenation in the rumen. Under the conditions of this study, the use of a self-propelled forage harvester with kernel processing set for a 12-mm TLOC is recommended for WPCS from hybrids with vitreous endosperm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy ScienceMême sujetRuminant Nutrition and Digestive PhysiologyTravaux en français237 207